Wie kombiniere ich verschiedene Datentypen in NumPy-Arrays, ohne die Speichereffizienz zu verlieren?

Kombinieren heterogener Datentypen in NumPy-Arrays

In NumPy kommt es häufig zu Situationen, in denen verschiedene Arrays mit unterschiedlichen Datentypen vorhanden sein müssen kombiniert. Während die Verkettung von Arrays eine einfache Lösung darstellt, führt sie häufig zur Konvertierung des gesamten Arrays in den Datentyp des ersten Arrays, was zu potenziellen Speicherineffizienzen führt.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Sie die folgenden Ansätze in Betracht ziehen:

Record-Arrays:

Record-Arrays bieten eine vielseitige Methode zum Speichern heterogener Datentypen in einem einzigen Array, ohne die Speichereffizienz zu beeinträchtigen. Sie verwenden eine tabellenartige Struktur, in der jede Spalte ein Feld mit dem entsprechenden Datentyp darstellt. Um beispielsweise ein Array aus Zeichenfolgen (A) mit einem Array aus Ganzzahlen (B) zu kombinieren, können Sie wie folgt ein Datensatzarray erstellen:

<code class="python">records = numpy.rec.fromarrays((A, B), names=('keys', 'data'))</code>

Das Datensatzarray besteht jetzt aus zwei Feldern: Schlüssel ( Zeichenfolgen) und Daten (Ganzzahlen). Sie können über den Attributzugriff einzeln auf diese Felder zugreifen, z. B. Datensätze['keys'] und Datensätze['data'].

Strukturierte Arrays:

Strukturierte Arrays, Sie bieten ähnlich wie Datensatzarrays eine Möglichkeit, benutzerdefinierte Datentypen für Arrays zu definieren. Anstatt den Attributzugriff zu verwenden, nutzen sie die Indizierung, um auf verschiedene Felder zuzugreifen. So erstellen Sie ein strukturiertes Array:

<code class="python">arr = numpy.array([('a', 0), ('b', 1)], dtype=([('keys', '|S1'), ('data', 'i8')]))</code>

Das Argument dtype gibt ein Tupel von Tupeln an, wobei jedes Tupel den Feldnamen und den Datentyp definiert. Das resultierende Array arr verfügt über Feldschlüssel (Zeichenfolgen) und Daten (Ganzzahlen), auf die über die Indizierung zugegriffen werden kann, z. B. arr['keys'] und arr['data'].

Hinweis:

Strukturierte Arrays bieten keinen Attributzugriff wie Datensatzarrays. Aufgrund ihres direkten Indexierungsansatzes können sie jedoch für bestimmte Vorgänge effizienter sein. Darüber hinaus unterstützen sowohl Datensatz-Arrays als auch strukturierte Arrays Vorgänge wie Slicing, Maskierung und Broadcasting und bieten so Flexibilität bei der Datenbearbeitung.

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